农业专家系统及其在灌溉管理中的应用
来源：互联网发布日期：2011-10-05 21:05:49 浏览：110922次

导读：专家系统（Expert System）是人工智能的一个分支，它的不精确推理、知识库和推理机分离以及自我学习等特性使它能很好地处理一些非确定型或非结构化的复杂问题，...

专家系统（Expert System）是人工智能的一个分支，它的不精确推理、知识库和推理机分离以及自我学习等特性使它能很好地处理一些非确定型或非结构化的复杂问题，被广泛地应用于医疗、工业、农业、教育等领域。农业专家系统在作物管理及病虫害防治方面已有较多的应用，而在节水灌溉管理方面运用专家系统还处于起步阶段。灌溉农业是世界上最大的消耗性用水户之一，它的优化管理可以节省大量的水资源。我国水资源十分缺乏，且分布不均，均，尤以北方地区为甚，发展节水农业势在必行。多年来我国在节水灌溉技术及理论方面进行了广泛而深入的研究，取得了很多成果，但农民的整体素质还不高，科技成果的推广面小，转化率低。在灌溉农业中，专家系统可提高先进科研成果的转化率，推动节水农业的发展，因而有很广阔的应用前景。
　　1 专家系统的发展概况
　　专家系统是用基于知识的程序设计方法建立起来的计算机系统，它综合集成了某个特殊领域的专家的知识和经验，能像人类专家那样运用这些知识，通过推理模拟人类专家做出决定的过程，来解决人类专家才能解决的复杂问题。专家系统由知识库、推理机、知识获取、解释界面等四部分组成，知识库和推理机是它的核心。建立知识库的关键是如何表示知识，推理机用于确定不精确推理的方法，解释界面是用户的一个窗口，能够处理各种咨询问题。
　　20世纪60年代中期，美国斯坦福大学的DENDRAL计划以及麻省理工学院的MACSYMA计划开始研制首批专家系统，一直持续到70年代中期，较为完善地提出了专家系统的含义。从60年代到80年代的20多年里，专家系统广泛应用于医学、地质、生物化学、故障诊断、工程、数学问题求解、教育、军事等领域，取得了很大的进步。进入80年代，人们对专家系统有了新的认识，专家系统研究进入高速发展阶段，也出现了许多农业生产管理专家系统，如Ha1．Lemmon于1986年开发的棉花生产管理专家系统， Plant等人1989年开发的农业管理专家决策支持系统， Srinvasan等人开发的ESIM灌溉管理专家系统，S．Saputro l991年开发的农业生产空中漂移物专家系统（研究喷洒农药对环境的影响），这些专家系统在实际应用中收到很好的效果。
　　国内于20世纪70年代末期开始研究专家系统，80年代初期开始研究农业专家系统。1980年浙江大学与中国农科院蚕桑所合作，开始研究蚕育种专家系统；1983年中国科学院合肥智能研究所与安徽农科院合作，开发砂姜黑土小麦施肥专家系统。90年代，国际上举办了多次有关农业专家系统的会议，我国专家系统的研究更是蓬勃发展，出现了许多农业专家系统，如小麦高产技术专家系统（余华等，1996），水果果形判别人工神经网络专家系统（刘禾等，1996），基于规则和图形的苹果、梨病虫害诊断及防治专家系统（王爱茹等，1999），农业资源高效利用技术集成专家系统的设计（李道亮，1999），生态农业投资项目外部效益评估的专家系统（范大路，1999），基于作物生长特征的作物栽培专家系统（柴毅，1999），基于生长模型的小麦管理专家系统（曹卫星等，1999）等。这些农业专家系统促进了农业科技成果的应用与推广。
　　2 专家系统的开发方式
    起初，专家系统主要采用不同的高级程序语言（如PASCAL、FORTRAN、C等）或人工智能语言（如LISP、PROLOG等）开发，专家系统的各个部分的链接和调试都比较繁琐，对于不熟悉计算机语言的工程师，建立专家系统将是很困难的。20世纪80年代初，根据专家系统知识库和推理机分离的特点，研究人员把已建成的专家系统中的知识库“挖”掉，剩余部分作为框架，再装入某一领域的专业知识，构成新的专家系统。在调试过程中，只需检查知识库是否正确即可。在这种思想指导下，产生了建立专家系统的工具，或称专家系统开发工具、专家系统外壳、利用专家系统开发工具，某领域的专家只需将本领域的知识装入知识库，经调试修改，即可得到本领域的专家系统，无须懂得许多计算机专业知识。
　　国外目前出现了许多专用的专家系统工具，开发某领域的专家系统基本上是运用开发工具来实现的，如1986年Hal．Lemmon等人开发的Comax棉花生产管理专家系统。我国也出现不少专家系统工具，如陆汝铃等人的“天马”专家系统开发工具、吕民等的ASCS农业专家咨询系统开发平台（1999）、周桂红等人的通用农业专家系统生成工具（1999）等。利用开发工具开发的专家系统已形成系列化，如美国Plant等人利用作物管理支持专家系统的外壳，开发出棉花生产管理CALEX／Cotton、桃树园林管理CALEX／Peach、水稻生产管理CALEX／Rice等一系列专家系统。我国学者利用中科院合肥智能研究所刷制的“雄风”系列农业专家系统开发工具，已开发出施肥、栽培管理、园艺生产管理、畜禽水产管理饲养、水利灌溉等专家系统，在全国20个省200多个县推广应用，效果很好。
　　3 专家系统在灌溉管理中的应用
　　20世纪70年代末期美国开始研究农业专家系统，至今已建成许多施肥、作物栽培管理、畜禽水产养殖、水利灌溉等方面的专家系统。其中灌溉管理专家系统的研究主要有以下两个方面。
　　（1）灌溉用水计划确定灌溉用水计划需要的几项基本信息是：土壤墒情、作物蒸发蒸腾量、地下水情况、水源情况等。这些数据往往需要根据已获得的气象、土壤等资料，通过繁琐的计算才能获得，原始材料不同，计算方法也不同，人工操作费时费工，容易出错。专家系统可根据输入的原始资料自动选择计算方法来预测或预报目标信息，快速确定灌溉用水计划，并且可以随时总结用水情况；专家系统处理所需时间短，而且准确，适合于大型灌区及农场运作。
   专家系统常被用来确定作物蒸发蒸腾量、灌溉日期、灌溉水量及土壤墒情。Plant等人开发的棉花生产管理专家系统，共用15种方法来确定作物蒸发蒸腾量、灌溉日期及用水量，可以根据外界条件的变化随时调整灌溉计划。Srinvasan等人开发的ESIM灌溉管理专家系统，包括知识的获取、系统规划、任务的落实和评估，有效利用了图表进行解释和分析，根据用户的需求制定固定的、调整的、要求的三种灌溉制度。D．Clarke等人采用CWR–VB程序来确定灌溉制度，提供了产量图、气象资料、ET值和土壤含水量等特征量。这些专家系统在应用中收到良好的效果，证明是切实可行的。
　　（2）灌溉系统辅助设计   由于各灌区的地理、气候、土壤条件互不相同，采用的渠系布置和灌溉方式互不相同，因而有不同的灌溉系统设计方法。人工很难设计出尽善尽美的灌溉系统，而专家系统通过内部的知识库，利用丰富的知识可以解决规划设计中的复杂问题。水利部农田
灌溉研究所与合肥智能研究所合作开发的华北地区节水型农业技术专家系统（NCWSA），针对华北地区灌溉农业存在的问题，提出了节水型技术体系的总体规划及实施的有关措施；Srinvasan等开发了多功能的专家系统，可用于各种情况下的灌溉系统的设计和运行。应用专家系统进行灌溉系统辅助设计，可以进行渠系优化布置，为灌溉管理提供各种咨询服务，对于情况复杂的灌区很有帮助。
    4 构建灌溉管理专家系统应注意的几个问题
　　（1）突出多学科集成
     农业是一个多方面的综合体，影响因素繁多，时空差异和变异性大，生产稳定性和可控制性差，易遭受气候、气象、病虫害的侵袭，在用水管理中需要考虑这些因素。现在国外已开始研制跨学科的综合专家系统，Perry等人于1990年开发出关于大豆生长和水管理的联合模型系统，用于作物生长、病虫害、经济效益、环境影响的管理和评价；W．D．
Batche1or等人1992年开发的作物管理系统，既用于灌溉管理，也用于病虫害防治。已开发的机械、营养、灌溉、除草、病情诊断、收获、市场等方面的专家系统，有必要综合在
一个大的专家系统内，以发挥更有效的作用。多学科集成的想法正是适应农业生产的需要提出的，是专家系统必然的发展方向，也是灌溉管理专家系统研究中应特别注意的问题。
　　（2）面向多层次设计
   专家系统服务的对象并不都在同一个层次上，文化程度存在较大的差异，不同对象要求获取信息的复杂程度不同，所操作的专家系统和输出的内容复杂程度也不相同，因此开发不同层次的专家系统（如面向灌溉管理专业人员、农村技术人员、农户的灌溉专家系统）也是需要考虑的一个问题。
　　（3）注重多种技术的综合运用
　　目前的专家系统在建模中多利用简单的数学回归模型，这些模型一般只考虑部分影响因素，而任何一个问题都可能受到更多因素的共同作用，因此建模时应考虑多因素的影响。现在常用的建模方法所建的模型很难达到要求。目前，人工神经网络、模糊数学、随机模拟等多种技术的研究日趋成熟，将这些技术用于专家系统必然会增加其处理功能；尤其是在解决一些复杂问题时，人类专家也很难准确表达自己的想法，或者很难找出其规律，应用这些技术可以帮助知识工程师解决问题。